بسیاری از تبلیغات پیرامون هوش مصنوعی در صنعت تولید بر اتوماسیون صنعتی متمرکز شدهاند، اما این تنها یکی از جنبههای انقلاب هوشمند کارخانهها است - گام بعدی طبیعی در دستیابی به کارایی. هوش مصنوعی همچنین توانایی کشف راه های تجاری جدید برای تولید میزها را به ارمغان می آورد.
به عنوان بخشی از پارادایم صنعت نوظهور 4.0، ما توانایی هوش مصنوعی را برای هدایت اتوماسیون صنعتی و باز کردن فرصتهای تجاری جدید بیان میکنیم. علاوه بر این، توضیح خواهیم داد که چگونه تولیدکنندگان می توانند از این فناوری قدرتمند برای بهبود کارایی، بهبود کیفیت و مدیریت بهتر زنجیره تامین استفاده کنند.
1: کیفیت و تولید را پیش بینی کنید
کاهش تلفات تولید و جلوگیری از فرآیندهای ناکارآمد تولید، چالشی برای تولیدکنندگان در تمامی صنایع بوده است. امروزه، از آنجایی که تقاضای رو به رشد با رقابت شدید فزاینده روبرو می شود، این امر همچنان به کار می رود.
از سوی دیگر، مصرف کنندگان هرگز محصولات زیادی برای انتخاب نداشته اند. نظرسنجیهای اخیر نشان دادهاند که این انتخاب غنی به این معنی است که مصرفکنندگان بهطور فزایندهای احتمال دارد که برندهای مورد علاقه خود را برای همیشه کنار بگذارند، برای مثال، اگر هیچ محصولی در قفسهها وجود نداشته باشد.
پیشبینی کیفیت و تولید از فرآیندهای مبتنی بر هوش مصنوعی و راهحلهای سلامت ماشین استفاده میکند تا دلایل پنهان بسیاری از زیانهای تولید دائمی را که تولیدکنندگان با آن مواجه هستند، آشکار کند. این امر از طریق تجزیه و تحلیل چند متغیره پیوسته با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشینی آموزش دیده منحصر به فرد برای به دست آوردن درک عمیق از فرآیندهای مختلف تولید انجام می شود.
فناوری یادگیری AI/ماشین خاصی که در اینجا استفاده می شود، یادگیری نظارت شده نامیده می شود، به این معنی که الگوریتم برای شناسایی روندها و الگوهای داده ها آموزش دیده است. سپس میتوان پیشنهادات و هشدارهای خودکار را برای اطلاع تیم تولید و مهندسین فرآیند از مسائل قریبالوقوع ایجاد کرد و دانش مهم در مورد نحوه جلوگیری از تلفات قبل از وقوع آنها را میتوان به طور یکپارچه به اشتراک گذاشت.
2: تعمیر و نگهداری پیش بینی
تعمیر و نگهداری پیش بینی یکی از معروف ترین کاربردهای هوش مصنوعی صنعتی است. تعمیر و نگهداری پیش بینی شده انجام تعمیر و نگهداری بر اساس یک برنامه از پیش تعیین شده نیست، بلکه استفاده از الگوریتم هایی برای پیش بینی خرابی بعدی یک قطعه، ماشین یا سیستم و سپس هشدار دادن به پرسنل برای انجام مراحل اصلی تعمیر و نگهداری برای جلوگیری از خرابی است. این هشدارها در زمان مناسب برای جلوگیری از هدر رفتن زمان های غیر ضروری رخ می دهد.
این سیستمهای تعمیر و نگهداری برای پیشبینی به تکنیکهای یادگیری ماشینی بدون نظارت متکی هستند. راهحلهای تعمیر و نگهداری پیشبینیکننده میتوانند به کاهش هزینهها کمک کنند، در حالی که در بسیاری از موارد نیاز به توقف برنامهریزیشده را از بین میبرند، نتیجه نهایی را بهبود میبخشند و تجربه کارمندان را بهبود میبخشند.
با جلوگیری از خرابی ها از طریق یادگیری ماشینی، سیستم می تواند بدون وقفه یا تاخیر غیر ضروری به کار خود ادامه دهد. تعمیر و نگهداری مورد نیاز بسیار هدفمند است - تکنسین ها از قطعاتی که نیاز به بازرسی، تعمیر و تعویض دارند مطلع می شوند. از چه ابزارهایی استفاده کنیم و چه روش هایی را دنبال کنیم.
تعمیر و نگهداری پیشبینیکننده همچنین میتواند طول عمر باقیمانده (RUL) ماشینها و تجهیزات را افزایش دهد، زیرا از آسیبهای ثانویه جلوگیری میکند و برای انجام مراحل تعمیر و نگهداری نیاز به نیروی کار کمتری دارد. بهبود RUL می تواند تلاش های پایداری را افزایش دهد و ضایعات را کاهش دهد.
3: همکاری انسان و ماشین
طبق گزارش فدراسیون بین المللی رباتیک (IFR)، تا سال 2020، تقریباً 1.64 میلیون ربات صنعتی در سراسر جهان در حال کار هستند. مردم نگران این هستند که رباتها مشاغل را بدزدند، اما صنعت شاهد است که کارگران برنامهنویسی، طراحی و نگهداری را میپذیرند.
انسان ها همچنین با روبات ها کار می کنند تا کارایی و بهره وری را هم در داخل و هم در خارج از کف کارخانه بهبود بخشند. با رشد روزافزون روبات ها در صنعت تولید، هوش مصنوعی نقش مهمی ایفا خواهد کرد. این امر ایمنی کارگران انسانی را تضمین می کند و به ربات ها استقلال بیشتری برای تصمیم گیری می دهد که می تواند فرآیندها را بر اساس داده های زمان واقعی جمع آوری شده از کارگاه های تولید بهینه کند.
4: تطبیق بازار و زنجیره تامین
هوش مصنوعی در کل اکوسیستم صنعت 4.0 نفوذ می کند و به کارگاه های تولید محدود نمی شود. الگوریتمهای هوش مصنوعی میتوانند زنجیره تامین عملیات تولید را بهینه کنند و به تولیدکنندگان کمک کنند تا بهتر واکنش نشان دهند و بازارهای در حال تغییر را پیشبینی کنند.
این الگوریتم می تواند با در نظر گرفتن الگوهای تقاضا طبقه بندی شده توسط عوامل متعددی مانند تاریخ، مکان، ویژگی های اجتماعی-اقتصادی، رفتار اقتصاد کلان، وضعیت سیاسی، الگوهای آب و هوا و غیره، برآوردهای تقاضای بازار را بسازد. سازندگان می توانند از این اطلاعات برای برنامه ریزی جاده های آینده استفاده کنند. برخی از فرآیندهایی که می توانند با استفاده از این بینش ها بهینه شوند عبارتند از: کنترل موجودی، کارکنان، مصرف انرژی، مواد خام و تصمیم گیری های مالی.